在 R 中使用 broom 和 dplyr 进行“多步”回归答案

【问题标题】："Multi-step" regression with broom and dplyr in R在 R 中使用 broom 和 dplyr 进行“多步”回归
【发布时间】：2022-01-14 02:53:21
【问题描述】：

我正在寻找一种在 R 中使用 broom 和 dplyr 执行“多步”回归的方法。我使用“多步”作为回归分析的占位符，您可以在其中集成先前回归的最终回归模型元素模型，例如拟合或残差。这种“多步”回归的一个例子是用于工具变量 (IV) 回归的 2SLS 方法。

我的（分组的）数据如下所示：

df <- data.frame(
  id = sort(rep(seq(1, 20, 1), 5)),
  group = rep(seq(1, 4, 1), 25),
  y = runif(100),
  x = runif(100),
  z1 = runif(100),
  z2 = runif(100)
)

其中id 和group 是标识符，y 是因变量，而x、z1 和z2 是预测变量。在 IV 设置中，x 将是一个内生预测因子。

以下是“多步”回归的示例：

library(tidyverse)
library(broom)

# Nest the data frame
df_nested <- df %>% 
  group_by(group) %>% 
  nest()

# Run first stage regression and retrieve residuals
df_fit <- df_nested %>% 
  mutate(
    fit1 = map(data, ~ lm(x ~ z1 + z2, data = .x)),
    resids = map(fit1, residuals) 
  )

# Run second stage with residuals as control variable
df_fit %>% 
  mutate(
    fit2 = map2(data, resids, ~ tidy(lm(y ~ x + z2 + .y["resids"], data = .x)))
        ) %>% 
  unnest(fit2)

这会产生一个错误，表明 .x 和 .y 的长度不同。将残差（在此尝试中将 .y["resids"] 整合到第二个回归中作为控制变量的解决方案是什么？

【问题讨论】：

标签： r dplyr regression tidyr broom

【解决方案1】：

实现所需结果的一个选项是在第一阶段回归后将残差作为新列添加到数据框中：

library(tidyverse)
library(broom)

# Nest the data frame
df_nested <- df %>% 
  group_by(group) %>% 
  nest()

# Run first stage regression and retrieve residuals
df_fit <- df_nested %>% 
  mutate(
    fit1 = map(data, ~ lm(x ~ z1 + z2, data = .x)),
    resids = map(fit1, residuals),
    data = map2(data, resids, ~ bind_cols(.x, resids = .y))
  )

# Run second stage with residuals as control variable
df_fit %>% 
  mutate(
    fit2 = map(data, ~ tidy(lm(y ~ x + z2 + resids, data = .x)))
  ) %>% 
  unnest(fit2)
#> # A tibble: 16 × 9
#> # Groups:   group [4]
#>    group data        fit1   resids  term    estimate std.error statistic p.value
#>    <dbl> <list>      <list> <list>  <chr>      <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>
#>  1     1 <tibble [2… <lm>   <dbl [… (Inter…   0.402      0.524    0.767  0.451  
#>  2     1 <tibble [2… <lm>   <dbl [… x         0.0836     0.912    0.0917 0.928  
#>  3     1 <tibble [2… <lm>   <dbl [… z2        0.161      0.250    0.644  0.527  
#>  4     1 <tibble [2… <lm>   <dbl [… resids   -0.0536     0.942   -0.0569 0.955  
#>  5     2 <tibble [2… <lm>   <dbl [… (Inter…   0.977      0.273    3.58   0.00175
#>  6     2 <tibble [2… <lm>   <dbl [… x        -0.561      0.459   -1.22   0.235  
#>  7     2 <tibble [2… <lm>   <dbl [… z2       -0.351      0.192   -1.82   0.0826 
#>  8     2 <tibble [2… <lm>   <dbl [… resids    0.721      0.507    1.42   0.170  
#>  9     3 <tibble [2… <lm>   <dbl [… (Inter…  -0.710      1.19    -0.598  0.556  
#> 10     3 <tibble [2… <lm>   <dbl [… x         3.61       3.80     0.951  0.352  
#> 11     3 <tibble [2… <lm>   <dbl [… z2       -1.21       1.19    -1.01   0.323  
#> 12     3 <tibble [2… <lm>   <dbl [… resids   -3.67       3.80    -0.964  0.346  
#> 13     4 <tibble [2… <lm>   <dbl [… (Inter…  59.6       40.1      1.49   0.152  
#> 14     4 <tibble [2… <lm>   <dbl [… x       -83.4       56.5     -1.48   0.155  
#> 15     4 <tibble [2… <lm>   <dbl [… z2      -18.7       12.8     -1.45   0.160  
#> 16     4 <tibble [2… <lm>   <dbl [… resids   83.4       56.5      1.48   0.155

【讨论】：